품질 태그 심층 분석

1. 품질 태그의 실제 동작

masterpiece, best_quality, 8k 같은 품질 태그는 출력 해상도를 높이지 않습니다. 해상도는 샘플러에 전달하는 파라미터가 결정합니다. 품질 태그가 실제로 하는 일은 학습 데이터 중 "고품질/프로페셔널/세밀"로 라벨링된 예시들 쪽으로 모델의 분포를 이동시키는 것입니다. Booru 계열 모델(NovelAI, Animagine, Pony)에서는 수만 장의 학습 이미지가 캡션에 masterpiece를 포함하고 있어 효과가 직접적입니다.

반면 SDXL 베이스나 Flux에서는 효과가 약하고, 경우에 따라 역효과가 납니다. 사진이 목표라면 masterpiece보다는 85mm lens, Kodak Portra 400 같은 카메라 용어가 훨씬 강하게 작동합니다.

worst quality품질 태그 반대편

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masterpiece1개

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masterpiece, best quality2개

masterpiece, best quality, amazing quality, very awa4개 (풀스택)

공통 프롬프트

1girl, solo, mature female, adult woman, short black hair, brown eyes, white blouse, blue jeans, standing, park path, <태그 자리>

네거티브 프롬프트

school uniform, pleated skirt, blazer, serafuku, child, loli, teenage, censor, watermark, signature, text, extra limbs, bad hands, bad anatomy

모델

rinFlanimeIllustrious_v30 · euler_ancestral/normal · steps 28 · CFG 5 · 896×1152 · seed 777003

이 비교는 Stable Diffusion 계열 체크포인트 하나에서 측정한 결과입니다. NovelAI · Midjourney 등 다른 생성기나 다른 체크포인트에서는 같은 태그가 다르게 동작할 수 있으니, 정답표가 아니라 참고 자료로 보세요.

2. 핵심 품질 토큰 5종

3. 권장 배치 순서

토큰 순서는 어텐션 가중치에 영향을 줍니다. 앞쪽 토큰일수록 가중치가 높으니, 품질 태그를 쓴다면 맨 앞에 두는 게 맞습니다. 다만 더 많이 쌓는 것은 다른 문제입니다. 위 비교에서 스택을 늘려도 눈에 보이는 이득이 없었으므로, 아래 1·2번은 튜닝할 레버가 아니라 값싼 관례로 보세요. 실제로 값을 하는 건 3번부터입니다.

1. 품질 baseline: masterpiece, best_quality
2. 해상도 힌트: 8k, highres
3. 화풍: photorealistic 또는 anime style
4. 피사체: 1girl, solo
5. 외모/포즈/표정
6. 배경/조명/색감
7. 카메라/렌더러 큐

4. 모델별 반응

5. 오해와 실수

• 오해 1: 품질 태그를 많이 쌓을수록 좋다 → 3~4개를 넘어가면 어텐션이 희석되고 속성이 피사체 쪽으로 누수됨.
• 오해 2: 8k가 출력 해상도를 바꾼다 → 해상도는 샘플러 파라미터가 결정.
• 실수: 네거티브 품질 태그를 잘 안 씀. low quality, worst quality, blurry는 포지티브 품질 태그보다 중요할 때가 많음.

6. 품질 태그 레시피

masterpiece, best_quality, amazing_quality, very aesthetic, absurdres

photorealistic, 8k, detailed skin texture, sharp focus, high dynamic range

score_9, score_8_up, score_7_up, masterpiece, best_quality

low quality, worst quality, blurry, jpeg artifacts, deformed, extra fingers, watermark, text

7. 자주 묻는 질문